users={"Angelica": {"Blues Traveler": 3.5, "Broken Bells": 2.0, "Norah Jones":4.5,"Phoenix":5.0,"Slightly Stoopid":1.5,"The Strokes":2.5,"Vampire Weekend": 2.0},
"Bill":{"Blues Traveler": 2.0, "Broken Bells": 3.5, "Deadmau5": 4.0, "Phoenix": 2.0, "Slightly Stoopid": 3.5, "Vampire Weekend": 3.0},
"Chan": {"Blues Traveler": 5.0, "Broken Bells": 1.0, "Deadmau5": 1.0, "Norah Jones": 3.0, "Phoenix": 5, "Slightly Stoopid": 1.0},
"Dan": {"Blues Traveler": 3.0, "Broken Bells": 4.0, "Deadmau5": 4.5, "Phoenix": 3.0, "Slightly Stoopid": 4.5, "The Strokes": 4.0, "Vampire Weekend": 2.0},
"Hailey": {"Broken Bells": 4.0, "Deadmau5": 1.0, "Norah Jones": 4.0, "The Strokes": 4.0, "Vampire Weekend": 1.0},
"Jordyn": {"Broken Bells": 4.5, "Deadmau5": 4.0, "Norah Jones": 5.0, "Phoenix": 5.0, "Slightly Stoopid": 4.5, "The Strokes": 4.0, "Vampire Weekend": 4.0},
"Sam": {"Blues Traveler": 5.0, "Broken Bells": 2.0, "Norah Jones": 3.0, "Phoenix": 5.0, "Slightly Stoopid": 4.0, "The Strokes": 5.0},
"Veronica": {"Blues Traveler": 3.0, "Norah Jones": 5.0, "Phoenix": 4.0, "Slightly Stoopid": 2.5, "The Strokes": 3.0}}
def manhattan(rating1, rating2):
distance = 0
for key in rating1:
if key in rating2:
distance += abs(rating1[key] - rating2[key])
return distance
def computeNearestNeighbor(username, users):
distances = []
for user in users:
if user != username:
distance = manhattan(users[user], users[username])
distances.append((distance, user))
distances.sort()
return distances
def recommend(username,users):
nearest = computeNearestNeighbor(username, users)[0][1]
recommendations = []
neighborRatings = users[nearest]
userRatings = users[username]
for artist in neighborRatings:
if not artist in userRatings:
recommendations.append((artist, neighborRatings[artist]))
return sorted(recommendations, key=lambda artistTuple: artistTuple[1], reverse = True)

python-推荐的更多相关文章

  1. python推荐系统库

    Python推荐系统库——Surprise 在Python中实现你自己的推荐系统 python-recsys:一款实现推荐系统的python库

  2. python推荐淘宝物美价廉商品

    完成的目标: 输入搜索的商品 以及 淘宝的已评价数目.店铺的商品描述(包括如实描述.服务态度.快递的5.0打分): 按要求,晒选出要求数量的结果,并按"物美价廉算法"排序后输出 思 ...

  3. python推荐淘宝物美价廉商品 2.0

    改动: 新增功能 :可选择只看天猫或淘宝 代码模块化封装,参数配置或输入单独在一个py文件管理,主函数功能只留出参数传入在setting配置的py文件里. main.py代码: # -*- codin ...

  4. Python推荐算法学习1

    1.闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离.  其中r越大,单个维度差值大小会对整体产生更大的影响.这个很好理解,假设当r=2时一个正方形对角线长度,永远是r=3时正方体对角线 ...

  5. python推荐书籍

    推荐的python电子书 python学习路线图 优先级 入门:python核心编程 提高:python cookbook 其他 (1).数据分析师 需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要 ...

  6. python 推荐算法

    每个人都会有这样的经历:当你在电商网站购物时,你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息:当你在SNS社交网站闲逛时,也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息:你在微博添加关注人 ...

  7. Python推荐系统库Surprise

    Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,是scikit系列中的一个.简单易用,同时支持多种推荐算法.基础算法.协同过滤 ...

  8. Python推荐系统库--Surprise实战

    一.使用movieLens数据集 from surprise import KNNBasic, SVD from surprise import Dataset from surprise impor ...

  9. Python推荐系统库--Surprise理论

    Surprise Surprise是scikit系列中的一个.Surprise的User Guide有详细的解释和说明 支持多种推荐算法 基础算法/baseline algorithms 基于近邻方法 ...

  10. Python推荐一整套开发工具

    原文:https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/ 在开始一个新的Python项目时,很容易不做规划直接进入编码环节.花费少量时间,用最好的工具设置项 ...

随机推荐

  1. 让IE支持placeholder属性~

    原文:https://www.oschina.net/code/snippet_206691_26471#44160 让支持的直接路过,不支持的,完美显示~~ /*  * jQuery placeho ...

  2. 【Win10】UAP/UWP (通用程序) 开发初体验(1) 之 开发准备

    一.准备: 1.准备一个 10074或更高版本的Win10.可以通过 https://insider.windows.com/ 地址,加入Windows 的会员俱乐部免费获取的. 2.下载Visual ...

  3. jeesite笔记

    环境 Github上的不能初始化数据库:https://github.com/thinkgem/jeesite 官网上的可以: http://jeesite.com/ 用 Idea 打开,修改 \sr ...

  4. Kali Linux系列教程之OpenVas安装

    Kali Linux系列教程之OpenVas安装 文 /玄魂 目录 Kali Linux系列教程之OpenVas安装 前言 1.  服务器层组件 2.客户层组件 安装过程 Initial setup ...

  5. [C++] socket -8 [命名管道]

    ::命名管道不但能实现同一台机器上两个进程通信,还能在网络中不同机器上的两个进程之间的通信机制.与邮槽不同,命名管道是采用基于连接并且可靠的传输方式,所以命名管道传输数据只能一对一进行传输. /* 命 ...

  6. 【Android】进入Material Design时代

    由于本文引用了大量官方文档.图片资源,以及开源社区的Lib和相关图片资源,因此在转载的时候,务必注明来源,如果使用资源请注明资源的出处,尊重版权,尊重别人的劳动成果,谢谢! Material Desi ...

  7. paip.java c++得到当前类,方法名称以及行号

    paip.java c++得到当前类,方法名称以及行号 作者Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn ...

  8. prepareStatement与Statement的区别

    prepareStatement与Statement的区别 1.区别: 转 http://blog.csdn.net/zsm653983/article/details/7296609 stmt=co ...

  9. Struts2学习笔记-基本结构

    一个普通的的web应用文件结构如下: 1. 最上层是应用名,区分大小写,在浏览器输入应用名的时候,必须与应用名的大小一样,例如:localhost:8080/HelloWorld 2. 在应用下,放有 ...

  10. hud2544dijkstra+堆优化

    该算法对于稠密图更加有效: 对于给出具有非负权重的边和源顶点S的图G,算法可在O(mlogn)时间内找出从s点到其他每一个顶点的距离. 如果图是稠密的,即对于某个ε>0,m>=n^(1+ε ...